En esta fotografía se ven artefactos en forma de líneas en los bordes y en forma de textura en el resto de la imagen

El remedio común para evitar los artefactos y mejorar el rendimiento es aumentar la complejidad del algoritmo de corrección para poder eliminar las suposiciones simplificadoras. Sin embargo, esto implica mucha carga de computación para la tarea de restauración.

En este trabajo el equipo científico con participación del Fraunhofer de Singapur, el Instituto de Teoría de la Información y Automatización de la Academia Checa de Ciencias y el Grupo de Ciencias de la Imagen y la Visión del Instituto de Óptica ha presentado un método de preadaptación espectral (llamado SPA) que preprocesa con las imágenes emborronadas para que puedan restaurarse utilizando algoritmos de deconvolución estándar ligeros.

Comparación del nuevo algoritmo SPA con modelos complejos

Mientras los métodos de deconvolución de última generación son iterativos, complejos y no lineales, el método de preadaptación espectral es lineal y bastante simple.
La preadaptación SPA sirve por tanto como unión entre los métodos simples de reconstrucción y las observaciones reales que tienen emborronamiento, se consigue que la restauración sea más robusta frente a los artefactos, y además después de aplicar SPA, el usuario es libre de elegir cualquier método de restauración basado en un modelo de desenfoque estándar.

El equipo ha comparado la utilidad del algoritmo con varias aplicaciones de la vida real mediante la realización de experimentos. Los resultados indican que SPA, cuando se combina con métodos eficientes de restauración, elimina en gran medida los artefactos con menor costo computacional en comparación con los métodos de restauración de última generación. Más importante aún, para algunos experimentos también hemos probado SPA en imágenes reales y los resultados son tan buenos como en simulaciones.
Nuestra restauración recupera textos muy emborronados en el fondo, volviéndose ahora parcialmente legibles. Un experimento muestra que esto incluso se puede aplicar a fotos que no se han tomado con cámaras profesionales sino con teléfonos celulares comerciales económicos, incluso sujetas a compresión JPEG.

Todo esto sugiere que el algoritmo propuesto tiene un gran potencial en su aplicación a imágenes capturadas en la vida real.

El algoritmo puede probarse en una web que se ha preparado para dar a conocer sus capacidades.